v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution

- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40)
- Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard)
- Ollama GPU fonctionnel
- Self-healing interactif
- Dashboard confiance

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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2026-01-29 11:23:51 +01:00
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# Quick Start - Outils d'Amélioration du Matching
## Installation
Les outils sont déjà installés et prêts à l'emploi dans `rpa_vision_v3/`.
## Utilisation Rapide
### 1. Vérifier la Santé du Système
```bash
cd rpa_vision_v3
./monitor_matching_health.py
```
**Sortie attendue** :
```
DASHBOARD DE SANTÉ DU MATCHING
═══════════════════════════════════════════════════════════
📊 Métriques
• Échecs suivis: 0
• Échecs (10 min): 0
• Échecs (1 heure): 0
• Taux: 0.00/min
• Confiance moy: 0.000
✅ Système en bonne santé
```
### 2. Analyser les Échecs (après utilisation)
```bash
./analyze_failed_matches.py --last 10
```
**Affiche** :
- Statistiques des échecs
- Nodes problématiques
- Recommandations de seuil
### 3. Améliorer Automatiquement
```bash
# Simuler d'abord
./auto_improve_matching.py
# Si OK, appliquer
./auto_improve_matching.py --apply
```
## Workflow Typique
### Jour 1 : Lancement
```bash
# Lancer le système
./run.sh
# Effectuer des actions pour générer des workflows
# Le système enregistre automatiquement les échecs
```
### Jour 2 : Première Analyse
```bash
# Vérifier la santé
./monitor_matching_health.py
# Analyser les échecs
./analyze_failed_matches.py --since-hours 24
# Si des améliorations sont suggérées
./auto_improve_matching.py --apply
```
### Semaine 1 : Routine
```bash
# Chaque matin
./monitor_matching_health.py
# Chaque vendredi
./analyze_failed_matches.py --since-hours 168 --export weekly_report.json
```
### Mois 1 : Optimisation
```bash
# Amélioration mensuelle
./auto_improve_matching.py
./auto_improve_matching.py --apply
```
## Commandes Utiles
```bash
# Monitoring continu (toutes les 60s)
./monitor_matching_health.py --continuous
# Analyser les 5 derniers échecs
./analyze_failed_matches.py --last 5
# Analyser les dernières 24h
./analyze_failed_matches.py --since-hours 24
# Exporter un rapport
./analyze_failed_matches.py --export rapport.json
# Améliorer avec seuil personnalisé
./auto_improve_matching.py --min-confidence 0.70
```
## Données Générées
```
data/
├── failed_matches/ # Échecs enregistrés
│ └── failed_match_YYYYMMDD_HHMMSS/
│ ├── screenshot.png # Capture d'écran
│ ├── state_embedding.npy # Vecteur d'embedding
│ └── report.json # Rapport détaillé
└── monitoring/ # Métriques de santé
└── matching_health_YYYYMMDD.jsonl
```
## Interprétation des Résultats
### Confiance Moyenne
- **> 0.80** : Excellent, système bien calibré
- **0.70-0.80** : Bon, quelques ajustements possibles
- **0.60-0.70** : Attention, réviser les prototypes
- **< 0.60** : Problème, action requise
### Taux d'Échec
- **< 5/heure** : Normal
- **5-10/heure** : Surveiller
- **> 10/heure** : Investiguer
### Types de Suggestions
- **CREATE_NEW_NODE** : Nouveau workflow détecté
- **UPDATE_NODE** : Prototype obsolète
- **ADJUST_THRESHOLD** : Seuil mal calibré
- **AMBIGUOUS_MATCH** : Nodes trop similaires
## Dépannage
### Problème : Aucun échec enregistré
**Cause** : Le système n'a pas encore été utilisé ou tous les matchings réussissent
**Solution** : Normal, continuez à utiliser le système
### Problème : Trop d'échecs
**Cause** : Graphe incomplet ou prototypes obsolètes
**Solution** :
```bash
./analyze_failed_matches.py
./auto_improve_matching.py --apply
```
### Problème : Confiance très basse
**Cause** : Seuil trop élevé ou prototypes incorrects
**Solution** :
```bash
./analyze_failed_matches.py
# Suivre les recommandations de seuil
```
## Documentation Complète
- `MATCHING_TOOLS_README.md` : Guide détaillé
- `PHASE11_MATCHING_IMPROVEMENT_TOOLS.md` : Documentation technique
## Support
En cas de problème :
1. Vérifier les logs : `logs/matching.log`
2. Analyser les échecs : `./analyze_failed_matches.py`
3. Consulter la documentation complète